This notebooks demonstated how kMeans clustering can be used to create the reduced (in terms of dimensions) representation of genonomic variants.
In this notebook we use a small sample of the data from '1000 Genomes Project', which provide whole genomes for ~2500 individuals from ~20 populatios in the world. (We use only about 1000 variants from chromosome 22).
The data are available in the VCF (Variant Call Format), which essentially describe the positions, at which the genome of each of the individuals differs from the 'reference genome'.
Let's have a quick look at the data first (data/ALL.chr22.phase3_1000.vcf.bz2):
%%sh
bunzip2 -c 'data/ALL.chr22.phase3_1000.vcf.bz2' | head -n 255 | tail -n 5
##INFO=<ID=EX_TARGET,Number=0,Type=Flag,Description="indicates whether a variant is within the exon pull down target boundaries"> ##INFO=<ID=MULTI_ALLELIC,Number=0,Type=Flag,Description="indicates whether a site is multi-allelic"> #CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT HG00096 HG00097 HG00099 HG00100 HG00101 HG00102 HG00103 HG00105 HG00106 HG00107 HG00108 HG00109 HG00110 HG00111 HG00112 HG00113 HG00114 HG00115 HG00116 HG00117 HG00118 HG00119 HG00120 HG00121 HG00122 HG00123 HG00125 HG00126 HG00127 HG00128 HG00129 HG00130 HG00131 HG00132 HG00133 HG00136 HG00137 HG00138 HG00139 HG00140 HG00141 HG00142 HG00143 HG00145 HG00146 HG00148 HG00149 HG00150 HG00151 HG00154 HG00155 HG00157 HG00158 HG00159 HG00160 HG00171 HG00173 HG00174 HG00176 HG00177 HG00178 HG00179 HG00180 HG00181 HG00182 HG00183 HG00185 HG00186 HG00187 HG00188 HG00189 HG00190 HG00231 HG00232 HG00233 HG00234 HG00235 HG00236 HG00237 HG00238 HG00239 HG00240 HG00242 HG00243 HG00244 HG00245 HG00246 HG00250 HG00251 HG00252 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0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 1|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|1 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|1 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 1|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 1|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0 0|0
bunzip2: I/O or other error, bailing out. Possible reason follows. bunzip2: Broken pipe Input file = data/ALL.chr22.phase3_1000.vcf.bz2, output file = (stdout)
We will preprocess the file and load it to a DataFrame
# load the file as text RDD
chr22RDD = sc.textFile('data/ALL.chr22.phase3_1000.vcf.bz2', 4)
# extract the header line (starting with '#CHROM`)
header = chr22RDD.filter(lambda line: line.startswith("#CHROM")).map(lambda line:line.split()).first()
print(header[0:10])
columnNames = header[0:9]
sampleNames = header[9:]
print(sampleNames[0:10])
[u'#CHROM', u'POS', u'ID', u'REF', u'ALT', u'QUAL', u'FILTER', u'INFO', u'FORMAT', u'HG00096'] [u'HG00096', u'HG00097', u'HG00099', u'HG00100', u'HG00101', u'HG00102', u'HG00103', u'HG00105', u'HG00106', u'HG00107']
from pyspark.ml.linalg import Vectors
# encode the genotypes base on the amount of variation from the base allele
# 0|0 -> 0
# 0|1 or 1|0 -> 1
# 1|1 -> 2
encodeGenotype = lambda genotype: float(sum( allele!='0' for allele in genotype.split('|')))
encodeGenotypes = lambda genotypes: Vectors.dense(map(encodeGenotype, genotypes))
def splitGenotypeLine(line):
columns = line.split()
return columns[0:9] + [ encodeGenotypes(columns[9:]) ]
# create a DataFrame from with the encoded genotypes
df = spark.createDataFrame(chr22RDD.filter(lambda line: not line.startswith("#")).map(splitGenotypeLine),
schema = columnNames + ['encoded_genotypes'])
df.cache()
print("Number of variants: %s" % df.count())
Number of variants: 1000
df.printSchema()
root |-- #CHROM: string (nullable = true) |-- POS: string (nullable = true) |-- ID: string (nullable = true) |-- REF: string (nullable = true) |-- ALT: string (nullable = true) |-- QUAL: string (nullable = true) |-- FILTER: string (nullable = true) |-- INFO: string (nullable = true) |-- FORMAT: string (nullable = true) |-- encoded_genotypes: vector (nullable = true)
display(df.limit(3))
| #CHROM | POS | ID | REF | ALT | QUAL | FILTER | INFO | FORMAT | encoded_genotypes | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 22 | 16050075 | rs587697622 | A | G | 100 | PASS | AC=1;AF=0.000199681;AN=5008;NS=2504;DP=8012;EA... | GT | [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ... |
| 1 | 22 | 16050115 | rs587755077 | G | A | 100 | PASS | AC=32;AF=0.00638978;AN=5008;NS=2504;DP=11468;E... | GT | [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ... |
| 2 | 22 | 16050213 | rs587654921 | C | T | 100 | PASS | AC=38;AF=0.00758786;AN=5008;NS=2504;DP=15092;E... | GT | [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ... |
# train the kMeans model with 10 clusters
from pyspark.ml.clustering import KMeans
kMeans = KMeans(featuresCol='encoded_genotypes', k=10, initMode='random')
kMeansModel = kMeans.fit(df)
# use pandas to transpose the cluster centers
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 5)
clusterCentersPD = pd.DataFrame.from_records(kMeansModel.clusterCenters()).T
clusterCentersPD.insert(0, 'Sample ID', sampleNames)
clusterCentersPD
| Sample ID | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | HG00096 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.003282 | 0.0 | 0.0 | 0.5625 | 1.0 | 0.863636 | 0.0 |
| 1 | HG00097 | 0.000000 | 0.083333 | 0.800000 | 0.006565 | 0.0 | 0.0 | 0.1250 | 0.0 | 1.409091 | 0.0 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2502 | NA21143 | 0.000000 | 0.166667 | 1.533333 | 0.006565 | 0.0 | 0.0 | 0.0000 | 0.0 | 1.863636 | 0.0 |
| 2503 | NA21144 | 1.222222 | 0.000000 | 0.000000 | 0.002188 | 0.0 | 0.0 | 0.7500 | 0.0 | 1.954545 | 1.0 |
2504 rows × 11 columns
# create a Spark DataFrame from panads
clusterCentersDF = spark.createDataFrame(clusterCentersPD)
clusterCentersDF.printSchema()
root |-- Sample ID: string (nullable = true) |-- 0: double (nullable = true) |-- 1: double (nullable = true) |-- 2: double (nullable = true) |-- 3: double (nullable = true) |-- 4: double (nullable = true) |-- 5: double (nullable = true) |-- 6: double (nullable = true) |-- 7: double (nullable = true) |-- 8: double (nullable = true) |-- 9: double (nullable = true)
# save the reduced representation to a csv file
clusterCentersDF.coalesce(1).write.csv(path='output/cluster_centers.csv', mode='overwrite', header=True)